一种基于自然语言处理的巡检报告自动生成方法与流程

本发明属于巡检数据处理与自然语言处理，具体涉及一种基于自然语言处理的巡检报告自动生成方法。

背景技术：

1、随着无人机、机器人、智能摄像头等前端感知设备的广泛应用，大量巡检图像和结构化数据得以快速采集。然而，在实际业务流程中，巡检结果仍普遍依赖人工整理与撰写报告，存在效率低、术语不统一、描述主观性强、易遗漏关键信息等问题。

2、目前，行业内已有一些自动化报告生成的技术方案。例如，公开号为cn119918543a的发明专利公开了一种星辰大模型用于智算中心巡检分析的方法、介质和设备，通过从巡检数据中提取巡检指标、巡检目的ip、所属用户及用户关注度四个动态参数输入大模型进行分析，生成语义文本并匹配语义数据库后生成巡检报告。公开号为cn122133094a的发明专利公开了基于大模型的多维度多指标自适应巡检报告生成方法、系统及介质，通过构建服务拓扑图和全链路关联数据链，采用因果发现算法挖掘数据潜在关联，生成问题传导路径图后根据状态等级调整报告结构与内容深度。

3、然而，上述现有技术仍存在以下不足：

4、文本描述缺乏标准化：巡检人员对同一缺陷的表述不统一，导致报告质量不稳定，现有技术未建立完善的行业术语映射机制。

5、行业术语理解不一致：缺乏可统一引用的行业术语知识库，专业描述难以保持一致性，不同巡检员对同一缺陷的描述存在主观差异。

6、报告编写效率低：对大量巡检数据进行逐条汇总、描述、排版耗时耗力，现有技术未解决同类缺陷的自动合并与汇总问题。

7、格式和输出规范复杂：不同行业、单位或客户对报告格式有不同要求，人工操作易出错，现有技术缺乏灵活的自定义模板机制。

8、缺乏自动化溯源与防篡改能力：传统报告未与区块链或数字签名技术集成，难以做到不可抵赖与可信流转，报告的真实性和完整性无法得到有效保障。

9、因此，亟需一种基于自然语言处理的巡检报告自动生成方法来解决上述问题。

技术实现思路

1、为了解决上述现有技术中存在的技术问题，本发明提出了一种基于自然语言处理的巡检报告自动生成方法，通过获取船舶高清图像与ais报文，利用ais中的mmsi与呼号生成正则掩码约束ocr解码过程，提升低质量图像下的识别准确率；同时反向比对ocr识别结果与ais船名字段，并结合itu备案数据库验证呼号-mmsi合法性，实现双向交叉验证与智能防伪判定，最终将可疑记录上链存证，形成完整证据链。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种基于自然语言处理的巡检报告自动生成方法，包括以下步骤：

4、s1、通过前端采集终端获取巡检原始数据，所述巡检原始数据至少包含缺陷目标图像、缺陷类别标签、置信度及对应的时空元数据；

5、s2、构建并维护行业术语知识库，所述知识库包括缺陷类别－行业术语映射表、缺陷等级评价规则、因果关系模型及标准报告段落模板，并以可扩展标记语言或图数据库形式存储；

6、s3、将所述缺陷类别标签作为输入，通过自然语言处理引擎在所述行业术语知识库中进行语义检索与对齐，生成符合行业规范的标准化描述文本，并依据缺陷等级评价规则自动确定缺陷等级；

7、s4、基于预置报告模板引擎，将所述标准化描述文本、缺陷等级、时空元数据及关联图像动态填充至模板中的对应占位符，形成结构化中间文档；

8、s5、通过文档转换接口将所述结构化中间文档批量输出为符合格式要求的word和/或pdf巡检报告，并支持数字签名、二维码及水印的自动附加，以完成报告的可追溯发布。

9、进一步地，所述行业术语知识库进一步包含同义词词典和领域本体，同义词词典将不同表述归一化为同一标准术语，消除了因巡检人员用语习惯差异导致的描述不一致问题，领域本体支持上下位概念推理，使系统具备行业知识理解能力，超越了简单的关键词匹配，以支持同义缺陷描述的归一化及上下位概念推理。所述自然语言处理引擎采用基于transformer的预训练语言模型，并通过领域语料进行微调，以提高专业术语生成准确率，增强了报告的智能性和专业性。

10、进一步地，所述步骤s4中，当同一设备存在多条缺陷记录时，模板引擎自动合并同类缺陷并生成汇总段落，避免重复描述，使报告更加简洁精炼，大幅提升报告编写效率；所述报告模板引擎支持用户自定义模板，并通过版本控制机制实现模板迭代与回溯，便于团队协作和质量管理。

11、进一步地，所述步骤s5中，进一步将生成的巡检报告哈希值写入区块链存证，提供了不可篡改、可追溯的可信保障，任何第三方均可通过比对哈希值验证报告真实性，解决了传统报告难以做到不可抵赖与可信流转的问题，实现报告完整性与不可抵赖性。

12、进一步地，所述缺陷等级评价规则根据缺陷的类型、尺寸、位置及对安全的影响程度预置客观规则，缺陷等级分为紧急、严重、一般和轻微四个等级，消除了人工判定的主观性差异，使判定结果更加科学、一致。

13、进一步地，所述因果关系模型以图结构形式存储不同缺陷之间的因果关联关系，支持基于图遍历的关联推理，因果关系模型支持推断缺陷可能引发的次生风险和潜在影响，为巡检报告提供更深层次的分析内容，增强了报告的预警价值和智能性。

14、进一步地，所述前端采集终端包括搭载于无人机或巡检机器人上的高清摄像头、红外热像仪及激光雷达中的一种或多种传感器设备。

15、进一步地，所述数字签名用于验证报告发布者的身份和报告内容的完整性，所述二维码包含报告的唯一标识符和验证链接，所述水印包含报告编号、生成日期和发布单位信息；数字签名、二维码和水印三重防护从不同维度保障报告安全性，分别实现身份验证、便捷扫码验证和防非法复制，构建了完整的安全防护体系。

16、进一步地，所述区块链存证的具体流程为：计算巡检报告的sha-256哈希值，确保不同报告具有唯一指纹，将该哈希值连同报告编号、生成时间戳、发布者数字身份信息打包为交易数据，提交至区块链网络进行共识验证和上链存储，为巡检报告的司法取证和审计追溯提供了坚实的技术保障。

17、进一步地，所述标准化描述文本包含缺陷位置、类型、等级、影响分析及处理建议信息，使报告内容全面、结构清晰，确保不同批次生成的报告在信息完整性和表达规范性上保持一致。

18、1.解决报告标准化难题：通过nlp引擎和行业知识库，将非规范的原始数据自动转化为标准专业描述，确保了报告术语和质量的统一性。

19、2.消除判定主观性：依据预置的客观规则自动确定缺陷等级，减少了人为干预，使判定结果更加科学、一致。

20、3.提升效率与准确性：实现了从数据到报告的全流程自动化，避免了人工错误，解放了人力。

21、4.增强报告的智能性：基于深度学习和领域知识的语义理解，使系统超越了简单的模板填充，能生成真正专业的报告。

22、5.确保报告的终极可信性：结合数字签名与区块链存证，为报告提供了不可篡改、可追溯的可信保障，解决了防伪难题。